The ODSCC detected in the TSP position of Ulchin 3&4 SGs are typical ODSCC of Alloy 600MA tubes. The causative chemical environment is formed by concentration of impurities inside the occluded region formed by the tube surface, egg crate strips, and sludge deposit there. Most cracks are detected at or near the line contacts between the tube surface and the egg crate strips. The region of dense crack population, as defined as between $4^{th}$ and $9^{th}$ TSPs, and near the center of hot leg hemisphere plane, coincided well with the region of preferential sludge deposition as defined by thermal hydraulics calculation using SGAP computer code. The cracks developed homogeneously in a wide range of SGs, so that the number of cracks detected each outage increased very rapidly since the first detection in the $8^{th}$ refueling outage. The root cause assessment focused on investigation of the difference in microstructure and manufacturing residual stress in order to reveal the cause of different susceptibilities to ODSCC among identical six units. The manufacturing residual stress as measured by XRD on OD surface and by split tube method indicated that the high residual stress of Alloy 600MA tube played a critical role in developing ODSCC. The level of residual stress showed substantial variations among the six units depending on details of straightening and OD grinding processes. Youngwang 3&4 tubes are less susceptible to ODSCC than U3 and U4 tubes because semi-continuous coarse chromium carbides are formed along the grain boundary of Y3&4 tubes, while there are finer less continuous chromium carbides in U3 and U4. The different carbide morphology is caused by the difference in cooling rate after mill anneal. There is a possibility that high chromium content in the Y3&4 tubes, still within the allowable range of Alloy 600, has made some contribution to the improved resistance to ODSCC. It is anticipated that ODSCC in Y5&6 SGs will be retarded more considerably than U3 SGs since the manufacturing residual stress in Y5&6 tubes is substantially lower than in U3 tubes, while the microstructure is similar with each other.
철근콘크리트 휨부재 단면은 휨강도를 확보함과 동시에 연성을 확보할 수 있도록 설계되어야 한다. 설계기준에서는 연성거동을 확보하기 위해 철근비나 중립축 깊이를 제한한다. 균형철근비 보다 적은 철근량이 배치된 단면은 연성이 확보되므로 균형철근비는 이론적인 최대철근비가 된다. 그러나 너무 적은 양의 철근량이 배치된 단면은 연성 거동과 관계 없이 균열 휨모멘트를 만족하지 못하고 취성 파괴될 수 있다. 또한, 최근 들어 고강도 재료의 사용이 증가함에 따라 최소철근비로 설계된 부재의 설계도 증가하고 있다. 이에 설계기준에서는 최소철근량에 대해서도 규정하고 있다. 콘크리트구조기준(2012)에서는 최소철근량에 대하여 철근과 콘크리트 강도의 항으로 직접적으로 규정하였다. 그러나 개정된 콘크리트구조 학회기준(2017)에서는 설계 휨강도와 균열 모멘트 사이의 관계를 통해 최소철근량을 간접적으로 제시하고 있다. 이는 피복두께에 대한 영향을 반영할 수 있지만, 재료 모델에 대한 정의가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 콘크리트구조기준(2012)과 콘크리트구조 학회기준(2017)의 최소철근량에 대한 규정을 비교 검토하고, 다양한 해석 변수를 통해 최소철근량의 변화를 검토하여 합리적인 최소철근량 검토 방안에 대하여 고찰하였다.
최근의 사이버 보안 위협은 특정 표적을 대상으로 하는 특징이 있으며 보안을 강화시키기 위한 지속적인 노력에도 불구하고 APT 공격에 의한 피해 사례는 계속 발생하고 있다. 인터넷망과 업무망이 분리된 망분리 환경은 외부 정보의 유입을 봉쇄시킬 수 있으나 업무의 효율성과 생산성을 위해서는 현실적으로 외부 정보의 유입을 모두 통제할 수는 없다. 이에 망연계 시스템 등 보안 정책을 강화시키고 파일 내부에 포함된 불필요한 데이터를 제거할 수 있도록 CDR 기술이 적용된 솔루션을 도입하더라도 여전히 보안 위협에 노출되어 있다. 본 연구는 망분리 환경에서 망간 파일을 전송할 때 파일의 형식을 변환하여 전송함으로써 문서삽입형 악성코드의 보안 위협을 방지하는 방안을 제안한다. 또한 포렌식 준비도를 고려하여 문서파일이 원활한 사고대응을 위한 정보를 보관할 수 있는 기능을 포함하여 망 분리 환경에서 활용할 수 있는 시스템을 제안한다.
달 지상 인프라 및 기지 건설은 건설재료나 에너지 확보가 가능한 지역과 연계되어야 하며, 얼음 등의 핵심 자원이 풍부한 영구음영 지역을 형성하는 달 크레이터 지형의 탐지와 정보 수집이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 달 크레이터(crater) 객체 정보를 최신 딥러닝 알고리즘을 이용해 효과적으로 자동 탐지하는 방안에 대해 고찰하였다. 딥러닝 학습을 위해 NASA LRO 달 궤도선의 레이저 고도계 데이터를 기반으로 구축된 9만개의 수치표고모델과 개별 수치표고모델에 존재하는 크레이터들의 위치와 크기를 레이블링한 자료를 활용하였다. 딥러닝 학습은 최신 알고리즘인 Faster RCNN (Regional Convolution Neural Network)을 자체적으로 코드화하여 적용하였다. 이를 통해 학습된 딥러닝 시스템은 학습되지 않은 달표면 이미지 내 크레이터를 자동 인식하는데 적용되었으며, NASA에서 인력에 의해 정의한 크레이터 정보들의 오류를 자동 보정 가능하고, 정의되지 않은 많은 크레이터 까지도 자동 인식 가능함을 보였다. 이를 통해 공학적으로 매우 가치가 있는 각 지역별 크레이터들의 크기 분포 특성 및 발생 빈도 분석 등이 가능하게 되었으며, 향후에는 시간 이력별 변화추이도 분석 가능할 것으로 판단된다.
신속한 암반 및 암석 균열 조사를 위해서는 자동화된 조사기법이 필요하다. 그러나 자동 조사기법의 균열 지도가 수동으로 조사한 것과 얼마나 일치하는지 표기하는 단일 지표가 없어서 그 정확도를 평가하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 균열 지도 간의 일치도를 단일 값으로 표현하는 조사선 교차 일치도 (Scanline Intersection Similarity, SIS)라는 지표를 새롭게 제안하였다. 제안된 지표는 두 균열 지도의 균열 빈도를 다수의 조사선 상에서 비교하여 이들 간의 기하학적 일치도를 도출한다. 해당 지표의 적용성을 검토하기 위해 컴퓨터 비전 (Computer Vision) 분야에서 널리 사용하는 일치도 지표인 Intersection Over Union (IoU)과 비교분석하였다. IoU는 균열의 미시적 형태 차이를 과대평가하는 반면에, 제안된 지표의 경우 미시적 형태 차이보다 경사와 같은 거시적 형태 차이를 더 민감하게 반영하였다. 따라서 균열의 거시적 형태가 중요한 암반 공학적 관점에서, 제안된 지표가 IoU 보다 균열 지도의 일치도 지표로써 적합하였다. 더 나아가 제안된 지표를 딥러닝(Deep Learning)을 이용한 균열 조사기법에 적용해본 결과, 해당 기법의 정확도가 조사선 교차 일치도로 0.674 임을 확인하였다.
고성능 해양모델을 개발하기 위하여 적시 컴파일(Just-In-Time) 언어인 줄리아 언어를 사용하였고, 운동량 방정식의 해를 구하기 위해 연속완화법으로 푸아송 방정식을 푸는 코드를 작성하였다. 다음으로, 줄리아 계산 코드를 시험하기 위하여 두 가지의 모델을 구축하였다. 첫 번째로, 일정한 유량의 생성/소멸(source/sink) 조건을 시험하기 위해 단순한 수로 형태를 모델링하였고, 두 번째로, 조석 외력(tidal forcing) 및 전향력(Coriolis force), 난류확산계수로 인한 효과 등을 시험하기 위해 황해(Yellow Sea)를 단순화하여 모델링하였다. 모델은 두 가지 시나리오 안에서 총 8개의 실험안으로 테스트되었다. 테스트 결과, 시나리오 1에서 3가지 실험안의 수심 평균된 유속은 이론 값에 완벽하게 수렴하였고, 해저마찰로 인한 수직적 유속 구배를 잘 보여주었다. 또한 시나리오 2에서는 황해의 무조점과 우리나라 서해 중부와 남부 연안의 조석 특성을 잘 재현하였고, 전향력과 수직 난류확산계수에 따른 결과의 차이를 잘 보여주었다. 따라서, 줄리아 언어를 이용한 해양모델을 개발하는 데에 성공하였다고 판단되며, 이는 해양모델이 고전적인 컴파일 언어에서 적시 컴파일 언어로 성공적으로 넘어가는 단계에 오게 됐다는 것을 시사한다.
기록학이 일반 대중이나 사회적 소수자의 기억에 대해 관심을 가지고, 그들의 기록을 수집하려는 시도를 한 지는 오래지만, 기록 공동체 간 문화적 이질성과 타자성에 대한 주목한 것은 비교적 최근의 일이다. 우리가 문화적으로 우리와 상이한 공동체들의 기록을 수집 정리할 때, 공동체의 기록과 기억을 그대로 옮겨올 수 없기 때문에 문화적 타자라 할 수 있는 공동체의 기억과 타자성을 어떻게 이해할 것인가는 대단히 중요하다. 타자성에 대한 이해는 공동체 기억을 왜곡시키지 않고 보존하는데 근간이 되며 나아가 젠킨슨 이래 줄곧 논의되었던 아키비스트의 객관성에 관한 논제와도 관련이 있다. 본고에서 저자는 타자성에 대한 이해와 아키비스트의 객관성에 대한 논의를 인류학 담론을 통해 설명하고자 한다. 이를 위해, 상징인류학자로 불리며 상징을 통한 새로운 인류학적 해석 방법론을 주장한 클리포드 기어츠의 이론을 근간으로 기록학에서 타자성에 대한 논의를 소개했다. 저자는 그의 해석적 방법론은 상이한 문화적 공동체에 속해 있는 아키비스트와 공동체 구성원 간의 상호 인식의 지평을 넓히고, 문화적 산물로서 기록을 이해하는데 유효하다고 생각한다. 본고는 이러한 기어츠의 주장에 내포되어 있는 이러한 해석학의 기록학적 함의를 고찰하고 이를 아키비스트의 객관성을 설명할 수 있는 이론적 방향으로 삼고자 한다.
다수호기 부지에 위치한 원전의 해체는 인근에 위치한 운영중인 원전으로 인해 작업자에게 추가적인 방사선 피폭 위험을 야기할 수 있다. 따라서 인근의 운영중인 다수호기 원전에 의한 해체 작업자에 대한 피폭 선량 평가가 필요하다. ENDOS프로그램은 한국원자력연구원(KAERI)에서 개발된 선량평가 전산코드로, 하위 프로그램으로 대기 확산 평가 프로그램인 ENDOS-ATM과 기체 방사성 배출물에 의한 피폭 선량 계산을 수행하는 ENDOS-G가 있다. 이 프로그램들을 이용하여 고리 1호기 해체작업자에 대한 다수호기 원전 운영에 의한 피폭 선량을 계산한 결과, $2.31{\times}10^{-3}mSv{\cdot}y^{-1}$로 일반인에 대한 피폭선량 기준치인 $1mSv{\cdot}y^{-1}$에 비교해 보았을때 큰 영향이 없을 것이라는 판단에 도달할 수 있었다. 앞으로 예상되는 국내 해체 원전의 경우 모두 다수호기 부지에 위치하여 이 연구 방법과 결과가 활용될 수 있을 것이라고 기대한다.
본 연구에서는 승용차에서 사람들이 기기를 사용하기 위해 사용하는 기동어인 "Hi, KIA!"의 감성을 기계학습을 기반으로 분류가 가능한가에 대해 탐색하였다. 감성 분류를 위해 신남, 화남, 절망, 보통 총 4가지 감정별로 3가지 시나리오를 작성하여, 자동차 운전 상황에서 발생할 수 있는 12가지의 사용자 감정 시나리오를 제작하였다. 시각화 자료를 기반으로 총 9명의 대학생을 대상으로 녹음을 진행하였다. 수집된 녹음 파일의 전체 문장에서 기동어 부분만 별도로 추출하는 과정을 거쳐, 전체 문장 파일, 기동어 파일 총 두 개의 데이터 세트로 정리되었다. 음성 분석에서는 음향 특성을 추출하고 추출된 데이터를 svmRadial 방법을 이용하여 기계 학습 기반의 알고리즘을 제작해, 제작된 알고리즘의 감정 예측 정확성 및 가능성을 파악하였다. 9명의 참여자와 4개의 감정 카테고리를 통틀어 기동어의 정확성(60.19%: 22~81%)과 전체 문장의 정확성(41.51%)을 비교했다. 또한, 참여자 개별로 정확도와 민감도를 확인하였을 때, 성능을 보임을 확인하였으며, 각 사용자 별 기계 학습을 위해 선정된 피쳐들이 유사함을 확인하였다. 본 연구는 기동어만으로도 사용자의 감정 추출과 보이스 인터페이스 개발 시 기동어 감정 파악 기술이 잠재적으로 적용 가능한데 대한 실험적 증거를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
해커들의 사이버 공격기법은 전에 볼 수 없었던 형태의 공격으로 점점 더 정교해지고 다양화 되고 있다. 정보 보안 취약점 표준 코드(CVE)측면에서 살펴보면 2015년에서 2020년에 약 9 만 건의 신규 코드가 등록되었다[1]. 이는 보안 위협이 빠르게 증가하고 있음을 나타내고 있다. 신규 보안 취약점이 발생하면 이에 대한 대응 방안 마련을 통해 피해를 최소화해야 하지만, 기업의 경우 한정된 보안 IT예산으로 보안관리 수준과 대응체계를 감당하기에는 역 부족인 경우가 많다. 그 이유는 수동 분석을 통해 분석가가 취약점을 발견하고 보안장비를 통한 대응 방안 마련 및 보안 취약점 패치 까지 약 한 달의 시간이 소요되기 때문이다. 공공분야의 경우에는 국가사이버안전센터에서는 보안운영정책을 일괄적으로 배포하고 관리하고 있다. 하지만, 제조사의 특성에 따라 보안규칙을 수용하는 것이 쉽지 않으며, 구간 별 트래픽 검증작업까지 약 3주 이상의 시간이 소요된다. 그 외 비 정상적인 트래픽 유입이 발생하면 취약점 분석을 통한 침해행위 공격 검출 및 탐지와 같은 대응방안을 마련해야 하나, 전문적인 보안전문가 부재로 인하여 대응의 한계가 존재한다. 본 논문에서는 신규 보안 취약점 공격에 효과적인 대응 방안 마련을 위해 보안규칙정보 공유사이트 "snort.org"를 활용하는 방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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